En el panorama flagrante de la IA, la capacidad de integrar conocimiento extranjero en los modelos, más allá de los datos con los que fueron entrenados inicialmente, se ha convertido en un punto de inflexión. Este avance está impulsado por Recuperación Coexistentes Aumentadaen sumario RAG. RAG permite que los sistemas de IA accedan y utilicen dinámicamente información externa. Han surgido varias herramientas para simplificar los procesos de integración y aumento para crear aplicaciones RAG eficientes y escalables. En este artículo, exploraremos algunas de las herramientas más populares para aplicaciones RAG y cómo están dando forma al futuro de la IA.
¿Qué es RAG y cómo funciona?
La concepción aumentada de recuperación (RAG) es un enfoque de IA que combina sistemas basados en recuperación con modelos generativos. A partir de una consulta, el maniquí RAG primero recupera información relevante de fuentes de conocimiento externas, como bases de datos, documentos y repositorios de contenido. Esta información recuperada se utiliza para aumentar la entrada al maniquí generativo, que luego genera una respuesta más precisa y consciente del contexto.
Por ejemplo, imagina que estás buscando comprar ropa nueva que combine con tu estilo de compras anteriores.
- Encontrar su adquisición preparatorio: El sistema verifica su historial de compras para recuperar los detalles de la ropa que compró anteriormente, como el tipo, marca, color, patrón y talla.
- Entendiendo tu estilo: Luego, el sistema analiza sus elecciones anteriores para comprender sus preferencias de moda.
- Genera sugerencias personalizadas: Luego investigación en la colección flagrante para encontrar artículos que se ajusten a sus gustos y muestra artículos similares a su adquisición preparatorio. Este enfoque ayuda a asegurar que las sugerencias sean relevantes y estén actualizadas.
Las herramientas especializadas facilitan la creación de aplicaciones RAG para casos de uso específicos, que van desde búsquedas de documentos hasta búsqueda de información en videos. Algunas de las herramientas más populares para aplicaciones RAG incluyen:
- NotebookLM (por Google)
- ChatPdf
- NotaGPT.io
- Inaugurar Notebook LM (código despejado)
- Pregunte a su PDF
- PDF.ai
- ChatDoc
- chatear
Primero comparemos estas herramientas y examinemos las tareas que cada útil es capaz de realizar en la ulterior tabla.
| Herramientas para aplicaciones RAG | Modelos | Prontuario | Archivos de soporte | Contenido de vídeo | Difundir podcast |
| CuadernoLM | Géminis 1.5 Pro | Sí | PDF, TXT, rebajas, audio, página web | Enlaces de vídeos de YouTube | Sí |
| ChatPDF | No mencionado | Sí | No | No | |
| NotaGPT.io. | No mencionado | Sí | PDF, PPT, DOCX, audio, vídeo, imagen, página web | Sí | Sí |
| Inaugurar cuadernoLM | Lumbre 3.1 405B | Sí | Enlaces de vídeos de YouTube | Sí | |
| Pregunte a su PDF | GPT-4o mini (de balde) GPT-4 (Plazo) Soneto de Claude 3 (de plazo) Obra de Claude-3 (Plazo) Mistral (Pagado) |
Sí | PDF, DOC, DOCX | No | No |
| PDF.ai | GPT-3.5-turbo (De balde) GPT-4 (Plazo) Soneto de Claude 3.5 (de plazo) |
Sí | No | No | |
| ChatDoc | GPT-4o (Plazo) | Sí | PDF, DOC, DOCX, Markdown, PÁGINA WEB, EPUB, OCRTXT | No | No |
| chatear | GPT3.5 GPT-4 |
Sí | PDF, Word, Excel, PowerPoint, página web, HTML, MOBI | No | No |
Ya sea que esté trabajando con sistemas RAG basados en texto o aplicaciones basadas en la visiónestas herramientas ofrecen los componentes básicos para crear soluciones efectivas y de suspensión rendimiento en el campo en crecimiento de la IA.
Ahora, exploremos las 3 herramientas más populares utilizadas para aplicaciones RAG.
1. CuadernoLM
NotebookLM es una útil RAG personalizable impulsada por LLM de Google, Géminis 1.5 Pro. Permite que el maniquí genere contenido basado en la información proporcionada, reduciendo el aventura de alucinaciones y respuestas irrelevantes. La entrada puede provenir de varios tipos de archivos, incluidos PDF, Google Docs y YouTube vídeos. El maniquí puede producir resúmenes, objetar preguntas y originar contenido de audio, creando conversaciones interesantes y podcasts personalizados.
Probemos NotebookLM. En este ejemplo, intentaré originar un sumario de la novelística ‘Orgullo y terquedad’ y obtener la útil para objetar algunas preguntas sobre el compendio.
PASO 1: Iniciar sesión
Para entrar a NotebookLM, visite CuadernoLM. Desde el medio de la pantalla, seleccione Pruebe NotebookLM. Inicie sesión con su dirección de correo electrónico y haga clic Crear para comenzar un nuevo cuaderno.
PASO 2: Sumar fuentes
Agregue los bienes relevantes con los que desea que funcione la útil. Hay tres opciones disponibles para ampliar bienes:
- Google Drive: Sube Presentaciones y Documentos de Google.
- Enlace: Agregue URL de sitios web o enlaces de videos de YouTube.
- Pegar texto: Copie y pegue el texto directamente como su expediente.
Tenga en cuenta que el maniquí puede interactuar con hasta 50 bienes en el interior de un solo cuaderno.
Por ejemplo: para obtener un sumario de la novelística Orgullo y terquedad, puede cargar el PDF de la novelística o pegar el enlace URL del compendio electrónico.
usaré el enlace URL del compendio electrónico para originar el sumario.
Posteriormente de cargarlo, el maniquí generará rápidamente un breve sumario.
PASO 3: Haga su consulta
Puede escribir sus preguntas en la parte inferior de la pantalla para obtener respuestas de la información proporcionada. Además puede interactuar con múltiples fuentes simplemente haciendo clic en el + icono en la pantalla y agregando más bienes.
PASO 4: Difundir Podcast
Para crear un podcast del sumario, haga clic en Difundir en la remate superior derecha.
¡Eso es todo! Ahora puedes escuchar este sumario en cualquier momento.
Has gastado lo acomodaticio que es extraer información de cualquier archivo utilizando NotebookLM en tan sólo unos sencillos pasos. Para obtener más información sobre NotebookLM, puede consultar este blog, Cómo utilizar NotebookLM.
Inaugurar cuadernoLMes otra útil similar para aplicaciones RAG. Está construido utilizando modelos de código despejado y está alojado en HuggingFace. Incluso esta útil le permite realizar diversas tareas, incluida la concepción de resúmenes y la creación de podcasts.
2. ChatPDF
ChatPDF es una útil impulsada por IA que permite a los usuarios interactuar con documentos PDF en un formato conversacional. Puede cargar un archivo PDF y hacer preguntas para extraer información específica del mismo sin condición de repasar el documento completo.
Entonces, veamos cómo funciona ChatPDF.
PASO 1: Regístrate
Ir a ChatPDF e inicie sesión con su cuenta de Gmail para ahorrar su historial de chat.
PASO 2: Cargue un archivo PDF
Hacer clic en Soltar PDF en el centro de la pantalla. Tendrá dos opciones: inquirir un archivo en su computadora o pegar un enlace URL. Elija uno para cargar el documento correspondiente.
herramientas más populares para aplicaciones de trapo
Por ejemplo, he subido el ‘La atención es todo lo que necesitas‘ papel. Puede descargar este trabajo de investigación y cargarlo usando la opción ‘Examinar mi computadora’.
Una vez cargado, verá el documento en el flanco izquierdo de la pantalla. Te aparecerá la opción de chatear en el flanco derecho, donde podrás realizar tus consultas.
Esta útil es muy utilizada por estudiantes, investigadores y profesionales que necesitan procesar grandes volúmenes de información de forma rápida y competente.
Algunas herramientas RAG similares son Pregunta tu PDF, PDF.ai, ChatDocy chatear. Además funcionan cargando archivos PDF o documentos relevantes y respondiendo consultas basadas en el documento proporcionado. Esto ahorra mucho tiempo a los profesionales y alivio su productividad.
3. NotaGPT.io
NoteGPT.io es una útil versátil impulsada por IA diseñada para mejorar el educación a través de funciones como resúmenes, toma de notas, interacción de documentos, etc.
Exploremos cómo funciona NoteGPT.io:
PASO 1: Regístrate
Dirígete a https://notegpt.io/ y regístrate usando tu cuenta de Gmail.
PASO 2: Cargar archivos
Seleccione «Crear» en el flanco izquierdo de la pantalla. Se le presentarán tres opciones:
- URL: Puede pegar un enlace URL desde YouTube, Google Podcasts, páginas web, artículos, archivos PDF en trayecto, documentos de Word, PPT, imágenes, archivos de audio o video.
- Subir: Elija un archivo de su escritorio para cargarlo.
- Texto: Puedes copiar y pegar directamente el texto.
Elija la opción adecuada y luego haga clic en ‘Resumir ahora’.
Por ejemplo, utilicé el enlace de un curso gratis a un vídeo de IA generativa de Analytics Vidhya, pegué el enlace en la sección URL y hice clic en «Resumir ahora».
El sumario de todo el vídeo apareció en el flanco derecho de la pantalla, bajo ‘Notas de AI’.
PASO 3: Realizar consulta
Puede hacer preguntas relacionadas con el archivo en la sección de chat de IA.
Esto le permite interactuar fácilmente con el contenido del video con la ayuda de NoteGPTi.o.
Encontrará todos los archivos que haya subido o vinculado en el Notas sección.
Emocionante, ¿verdad? Puede entrar fácilmente a este vasto contenido en poco tiempo utilizando estas herramientas.
Conclusión
RAG está revolucionando la forma en que los modelos acceden y utilizan el conocimiento extranjero para proporcionar respuestas contextualmente precisas. Con el aumento de las aplicaciones RAG, ahora hay disponibles una variedad de herramientas para acelerar su expansión para diferentes casos de uso. Herramientas como NotebookLM, ChatPDF y NoteGPT.io de Google permiten a los usuarios entrar a información relevante de grandes conjuntos de datos y documentos. Ya sea resumiendo contenido, interactuando con archivos o generando podcasts, estas herramientas RAforG simplifican el proceso de creación de modelos de IA eficientes y de suspensión rendimiento. A medida que el panorama de los RAG siga evolucionando, surgirán más herramientas, lo que facilitará casos de uso más diversos y complejos en todas las industrias. ¡Esperemos y observemos!
Preguntas frecuentes
R. Las herramientas RAG son aplicaciones o plataformas especializadas que combinan la recuperación de información con modelos generativos de IA. Permiten la concepción de respuestas contextualmente relevantes accediendo a fuentes de conocimiento externas como bases de datos o documentos.
R. Algunos de los marcos de recuperación de concepción aumentada más populares incluyen: LangChain, fastRAG de Intel Lab, Haystack (por deepset) y LlamaIndex.
R. NotebookLM de Google funciona con Gemini 1.5 Pro LLM y ofrece personalización, mientras que Open NoteboolLM es una lectura de código despejado impulsada por Lumbre 3.1 405B y está impulsada por la comunidad con código accesible a través de plataformas como Hugging Face.
R. Sí, algunas herramientas RAG, como NotebookLM y NoteGPT.io, ofrecen funciones de concepción de podcasts que convierten texto o contenido de documentos en formatos de audio.
R. Las herramientas RAG normalmente admiten múltiples formatos de archivos, incluidos PDF, Google Docs, URL, videos de YouTube e incluso archivos de audio o video para originar contenido o resumir.
R. RAG combina la recuperación de información con modelos generativos para mejorar las respuestas utilizando datos externos, mientras que los LLM son modelos de jerigonza grandes que generan texto basado en conocimientos previamente entrenados sin recuperar información externa.